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      db/Elasticsearch系列/00-ElasticSearch之-介绍 | Justin-刘清政的博客
    
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  <h2>db/Elasticsearch系列/00-ElasticSearch之-介绍</h2>



  <p class="post-date">2019-12-23</p>
    <!-- 不蒜子统计 -->
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  <article class="post-article">
    <section class="markdown-content"><h1 id="ElasticSearch之介绍"><a href="#ElasticSearch之介绍" class="headerlink" title="ElasticSearch之介绍"></a>ElasticSearch之介绍</h1><h2 id="一-Elasticsearch产生背景"><a href="#一-Elasticsearch产生背景" class="headerlink" title="一 Elasticsearch产生背景"></a>一 Elasticsearch产生背景</h2><h3 id="1-1-大规模数据如何检索"><a href="#1-1-大规模数据如何检索" class="headerlink" title="1.1 大规模数据如何检索"></a>1.1 大规模数据如何检索</h3><p>如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：<br>1）用什么数据库好？(mysql、oracle、mongodb、hbase…)<br>2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)<br>3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活)<br>4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)<br>5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)</p>
<h3 id="1-2-传统数据库的应对解决方案"><a href="#1-2-传统数据库的应对解决方案" class="headerlink" title="1.2 传统数据库的应对解决方案"></a>1.2 传统数据库的应对解决方案</h3><p>对于关系型数据，我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈：<br>解决要点：<br>1）通过主从备份解决数据安全性问题；<br>2）通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题；<br>3）通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果</p>
<h3 id="1-3-非关系型数据库解决方案"><a href="#1-3-非关系型数据库解决方案" class="headerlink" title="1.3 非关系型数据库解决方案"></a>1.3 非关系型数据库解决方案</h3><p>对于Nosql数据库，以mongodb为例，其它原理类似：<br>解决要点：<br>1）通过副本备份保证数据安全性；<br>2）通过节点竞选机制解决单点问题；<br>3）先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果</p>
<h3 id="1-4-内存数据库解决方案"><a href="#1-4-内存数据库解决方案" class="headerlink" title="1.4 内存数据库解决方案"></a>1.4 内存数据库解决方案</h3><p>完全把数据放在内存中是不可靠的，实际上也不太现实，当我们的数据达到PB级别时，按照每个节点96G内存计算，在内存完全装满的数据情况下，我们需要的机器是：1PB=1024T=1048576G<br>节点数=1048576/96=10922个<br>实际上，考虑到数据备份，节点数往往在2.5万台左右。成本巨大决定了其不现实！</p>
<p>所以把数据放在内存也好，不放在内存也好，都不能完完全全解决问题。<br>全部放在内存速度问题是解决了，但成本问题上来了。<br>为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法：<br>1、存储数据时按有序存储；<br>2、将数据和索引分离；<br>3、压缩数据；<br>这就引出了Elasticsearch</p>
<h2 id="二-Elasticsearch介绍"><a href="#二-Elasticsearch介绍" class="headerlink" title="二 Elasticsearch介绍"></a>二 Elasticsearch介绍</h2><h3 id="2-1Elasticsearch是什么"><a href="#2-1Elasticsearch是什么" class="headerlink" title="2.1Elasticsearch是什么"></a>2.1Elasticsearch是什么</h3><p><strong>Elasticsearch 是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎</strong>。</p>
<p>ES是elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。<br>Elasticsearch使用Java开发，在Apache许可条款下开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便</p>
<p>使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，使得全文检索变得简单</p>
<p><strong>设计用途：用于分布式全文检索，通过HTTP使用JSON进行数据索引，速度快</strong>  </p>
<h3 id="2-2-Lucene与Elasticsearch关系"><a href="#2-2-Lucene与Elasticsearch关系" class="headerlink" title="2.2 Lucene与Elasticsearch关系"></a>2.2 Lucene与Elasticsearch关系</h3><p>1）Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。</p>
<p>2）Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。</p>
<h3 id="2-3-Elasticsearch-vs-solr"><a href="#2-3-Elasticsearch-vs-solr" class="headerlink" title="2.3 Elasticsearch vs solr"></a>2.3 Elasticsearch vs solr</h3><p>1）Solr是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。</p>
<p>2）Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。</p>
<p>3）Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。 Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。</p>
<p>4）Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对 其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制</p>
<p><strong>Elasticsearch 与 Solr 的比较总结</strong></p>
<ol>
<li>二者安装都很简单</li>
<li>Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能</li>
<li>Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式</li>
<li>Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供</li>
<li>Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch</li>
<li>Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用</li>
</ol>
<h3 id="2-4-Elasticsearch核心概念"><a href="#2-4-Elasticsearch核心概念" class="headerlink" title="2.4 Elasticsearch核心概念"></a>2.4 Elasticsearch核心概念</h3><h4 id="2-4-1-Cluster：集群"><a href="#2-4-1-Cluster：集群" class="headerlink" title="2.4.1 Cluster：集群"></a>2.4.1 Cluster：集群</h4><p>ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。</p>
<h4 id="2-4-2-Node：节点"><a href="#2-4-2-Node：节点" class="headerlink" title="2.4.2 Node：节点"></a>2.4.2 Node：节点</h4><p>形成集群的每个服务器称为节点。</p>
<h4 id="2-4-3-Shard：分片"><a href="#2-4-3-Shard：分片" class="headerlink" title="2.4.3 Shard：分片"></a>2.4.3 Shard：分片</h4><p>当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。<br>当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。</p>
<h4 id="2-4-4-Replia：副本"><a href="#2-4-4-Replia：副本" class="headerlink" title="2.4.4 Replia：副本"></a>2.4.4 Replia：副本</h4><p>为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。<br>副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。<br>当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。</p>
<h4 id="2-4-5-全文检索"><a href="#2-4-5-全文检索" class="headerlink" title="2.4.5 全文检索"></a>2.4.5 全文检索</h4><p>全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。<br>全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”今日是周日我们出去玩” 可能会被分词成：“今天“，”周日“，“我们“，”出去玩“ 等token，这样当你搜索“周日” 或者 “出去玩” 都会把这句搜出来。</p>
<h3 id="2-5-与关系型数据库Mysql对比"><a href="#2-5-与关系型数据库Mysql对比" class="headerlink" title="2.5 与关系型数据库Mysql对比"></a>2.5 与关系型数据库Mysql对比</h3><p><img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwgy1ga6ozowlvmj30ty0gitd6.jpg" alt="image-20191223153358211"></p>
<p>1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）<br>2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type），<br>3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。<br>4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。<br>5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.1.7</p>
<h4 id="2-6-ES逻辑设计（文档–-gt-类型–-gt-索引）"><a href="#2-6-ES逻辑设计（文档–-gt-类型–-gt-索引）" class="headerlink" title="2.6 ES逻辑设计（文档–&gt;类型–&gt;索引）"></a>2.6 ES逻辑设计（文档–&gt;类型–&gt;索引）</h4><p>一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。<br> 当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：<code>索引</code>▷<code>类型</code>▷<code>文档ID</code>，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。<br> 注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。</p>
<h5 id="文档"><a href="#文档" class="headerlink" title="文档"></a>文档</h5><p>之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性：</p>
<ul>
<li>自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含<code>key:value</code></li>
<li>可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的</li>
<li>灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。</li>
<li>文档是无模式的，也就是说，字段对应值的类型可以是不限类型的。</li>
</ul>
<p>尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整型。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型（<strong>详见扩展阅读：17-扩展阅读-删除映射类型.md</strong>），这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。</p>
<h5 id="类型"><a href="#类型" class="headerlink" title="类型"></a>类型</h5><p>类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。<br> 类型中对于字段的定义称为映射，比如<code>name</code>映射为字符串类型。<br> 我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢？elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整型。<br> 但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。后面在讨论更多关于映射的东西。</p>
<h5 id="索引"><a href="#索引" class="headerlink" title="索引"></a>索引</h5><p>索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。</p>
<h4 id="2-7-ES物理设计"><a href="#2-7-ES物理设计" class="headerlink" title="2.7 ES物理设计"></a>2.7 ES物理设计</h4><figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">一个集群包含至少一个节点，而一个节点就是一个elasticsearch进程。节点内可以有多个索引。</span><br><span class="line">默认的，如果你创建一个索引，那么这个索引将会有<span class="number">5</span>个分片（primary shard，又称主分片）构成，而每个分片又有一个副本（replica shard，又称复制分片），这样，就有了<span class="number">10</span>个分片。</span><br><span class="line">那么这个索引是如何存储在集群中的呢？</span><br><span class="line">图中有<span class="number">3</span>个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。</span><br><span class="line">实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p><img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gdtrx2qan1j31880d6t9k.jpg" alt="image-20200306181921343"></p>
<h3 id="2-6-ELK是什么"><a href="#2-6-ELK是什么" class="headerlink" title="2.6 ELK是什么"></a>2.6 ELK是什么</h3><p>ELK=elasticsearch+Logstash+kibana<br>elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索<br>logstash: 日志加工、“搬运工”<br>kibana：数据可视化展示。<br>ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。</p>
<h3 id="2-7-Elasticsearch特点和优势"><a href="#2-7-Elasticsearch特点和优势" class="headerlink" title="2.7 Elasticsearch特点和优势"></a>2.7 Elasticsearch特点和优势</h3><p>1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。<br>2）实时分析的分布式搜索引擎。<br>分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；<br>负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。<br>3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）<br>4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。</p>
<h2 id="三-为什么使用Elasticsearch"><a href="#三-为什么使用Elasticsearch" class="headerlink" title="三 为什么使用Elasticsearch"></a>三 为什么使用Elasticsearch</h2><h3 id="3-1-国内外优秀案例"><a href="#3-1-国内外优秀案例" class="headerlink" title="3.1 国内外优秀案例"></a>3.1 国内外优秀案例</h3><p>1） 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”。</p>
<p>2）维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构。<br>3）SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。<br>4）百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。</p>
<p>5）新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志<br>6）阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系<br>7）有赞ES 业务日志处理 </p>
<h3 id="3-2-我们的业务场景"><a href="#3-2-我们的业务场景" class="headerlink" title="3.2 我们的业务场景"></a>3.2 我们的业务场景</h3><p>实际项目开发实战中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，当搜索做到一定程度时，维护和扩展起来难度就会慢慢变大，所以很多公司都会把搜索单独独立出一个模块，用ElasticSearch等来实现。</p>
<p>近年ElasticSearch发展迅猛，已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了数据聚合分析（aggregation）和可视化的特性，如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，ElasticSearch肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是JSON的，你也可以把ElasticSearch当作一种“NoSQL数据库”， 应用ElasticSearch数据聚合分析（aggregation）的特性，针对数据进行多维度的分析。</p>
<p>尝试使用ES来替代传统的NoSQL，它的横向扩展机制太方便了</p>
<p><strong>应用场景：</strong></p>
<p>1）新系统开发尝试使用ES作为存储和检索服务器；<br>2）现有系统升级需要支持全文检索服务，需要使用ES</p>
<h2 id="四-Elasticsearch索引到底能处理多大数据"><a href="#四-Elasticsearch索引到底能处理多大数据" class="headerlink" title="四 Elasticsearch索引到底能处理多大数据"></a>四 Elasticsearch索引到底能处理多大数据</h2><p>单一索引的极限取决于存储索引的硬件、索引的设计、如何处理数据以及你为索引备份了多少副本。</p>
<p>通常来说，一个Lucene索引（也就是一个elasticsearch分片，一个es索引默认5个分片）不能处理多于21亿篇文档，或者多于2740亿的唯一词条。但达到这个极限之前，我们可能就没有足够的磁盘空间了！<br> 当然，一个分片如何很大的话，读写性能将会变得非常差</p>
</section>
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      <ol class="toc-nav"><li class="toc-nav-item toc-nav-level-1"><a class="toc-nav-link" href="#ElasticSearch之介绍"><span class="toc-nav-text">ElasticSearch之介绍</span></a><ol class="toc-nav-child"><li class="toc-nav-item toc-nav-level-2"><a class="toc-nav-link" href="#一-Elasticsearch产生背景"><span class="toc-nav-text">一 Elasticsearch产生背景</span></a><ol class="toc-nav-child"><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#1-1-大规模数据如何检索"><span class="toc-nav-text">1.1 大规模数据如何检索</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#1-2-传统数据库的应对解决方案"><span class="toc-nav-text">1.2 传统数据库的应对解决方案</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#1-3-非关系型数据库解决方案"><span class="toc-nav-text">1.3 非关系型数据库解决方案</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#1-4-内存数据库解决方案"><span class="toc-nav-text">1.4 内存数据库解决方案</span></a></li></ol></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-2"><a class="toc-nav-link" href="#二-Elasticsearch介绍"><span class="toc-nav-text">二 Elasticsearch介绍</span></a><ol class="toc-nav-child"><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#2-1Elasticsearch是什么"><span class="toc-nav-text">2.1Elasticsearch是什么</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#2-2-Lucene与Elasticsearch关系"><span class="toc-nav-text">2.2 Lucene与Elasticsearch关系</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#2-3-Elasticsearch-vs-solr"><span class="toc-nav-text">2.3 Elasticsearch vs solr</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#2-4-Elasticsearch核心概念"><span class="toc-nav-text">2.4 Elasticsearch核心概念</span></a><ol class="toc-nav-child"><li class="toc-nav-item toc-nav-level-4"><a class="toc-nav-link" href="#2-4-1-Cluster：集群"><span class="toc-nav-text">2.4.1 Cluster：集群</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-4"><a class="toc-nav-link" href="#2-4-2-Node：节点"><span class="toc-nav-text">2.4.2 Node：节点</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-4"><a class="toc-nav-link" href="#2-4-3-Shard：分片"><span class="toc-nav-text">2.4.3 Shard：分片</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-4"><a class="toc-nav-link" href="#2-4-4-Replia：副本"><span class="toc-nav-text">2.4.4 Replia：副本</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-4"><a class="toc-nav-link" href="#2-4-5-全文检索"><span class="toc-nav-text">2.4.5 全文检索</span></a></li></ol></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#2-5-与关系型数据库Mysql对比"><span class="toc-nav-text">2.5 与关系型数据库Mysql对比</span></a><ol class="toc-nav-child"><li class="toc-nav-item toc-nav-level-4"><a class="toc-nav-link" href="#2-6-ES逻辑设计（文档–-gt-类型–-gt-索引）"><span class="toc-nav-text">2.6 ES逻辑设计（文档–&gt;类型–&gt;索引）</span></a><ol class="toc-nav-child"><li class="toc-nav-item toc-nav-level-5"><a class="toc-nav-link" href="#文档"><span class="toc-nav-text">文档</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-5"><a class="toc-nav-link" href="#类型"><span class="toc-nav-text">类型</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-5"><a class="toc-nav-link" href="#索引"><span class="toc-nav-text">索引</span></a></li></ol></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-4"><a class="toc-nav-link" href="#2-7-ES物理设计"><span class="toc-nav-text">2.7 ES物理设计</span></a></li></ol></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#2-6-ELK是什么"><span class="toc-nav-text">2.6 ELK是什么</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#2-7-Elasticsearch特点和优势"><span class="toc-nav-text">2.7 Elasticsearch特点和优势</span></a></li></ol></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-2"><a class="toc-nav-link" href="#三-为什么使用Elasticsearch"><span class="toc-nav-text">三 为什么使用Elasticsearch</span></a><ol class="toc-nav-child"><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#3-1-国内外优秀案例"><span class="toc-nav-text">3.1 国内外优秀案例</span></a></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-3"><a class="toc-nav-link" href="#3-2-我们的业务场景"><span class="toc-nav-text">3.2 我们的业务场景</span></a></li></ol></li><li class="toc-nav-item toc-nav-level-2"><a class="toc-nav-link" href="#四-Elasticsearch索引到底能处理多大数据"><span class="toc-nav-text">四 Elasticsearch索引到底能处理多大数据</span></a></li></ol></li></ol>
    
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  <!-- Catalog END -->
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        'background-image': 'url(' + banner + ')'
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    $('.header').removeClass('fixed-header')

    // error image
    $(".markdown-content img").on('error', function() {
      $(this).attr('src', 'http://file.muyutech.com/error-img.png')
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        'cursor': 'default'
      })
    })

    // zoom image
    $(".markdown-content img").on('click', function() {
      var src = $(this).attr('src')
      if (src !== 'http://file.muyutech.com/error-img.png') {
        var imageW = $(this).width()
        var imageH = $(this).height()

        var zoom = ($(window).width() * 0.95 / imageW).toFixed(2)
        zoom = zoom < 1 ? 1 : zoom
        zoom = zoom > 2 ? 2 : zoom
        var transY = (($(window).height() - imageH) / 2).toFixed(2)

        $('body').append('<div class="image-view-wrap"><div class="image-view-inner"><img src="'+ src +'" /></div></div>')
        $('.image-view-wrap').addClass('wrap-active')
        $('.image-view-wrap img').css({
          'width': `${imageW}`,
          'transform': `translate3d(0, ${transY}px, 0) scale3d(${zoom}, ${zoom}, 1)`
        })
        $('html').css('overflow', 'hidden')

        $('.image-view-wrap').on('click', function() {
          $(this).remove()
          $('html').attr('style', '')
        })
      }
    })
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<!-- 不蒜子统计 -->
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      s = d.getElementsByTagName(t)[0];
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  async("//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.12.0/highlight.min.js", function(){
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<!-- Baidu Tongji -->

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    // Originial
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